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国家自然科学基金(61202182)

作品数:2 被引量:17H指数:2
相关作者:孙鹤立黄健斌张盼盼更多>>
相关机构:计算机软件新技术国家重点实验室西安电子科技大学西安交通大学更多>>
发文基金:中国博士后科学基金国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:理学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 1篇移动对象轨迹
  • 1篇语义
  • 1篇语义特征
  • 1篇模式树
  • 1篇轨迹预测
  • 1篇NETWOR...
  • 1篇COMMUN...
  • 1篇VIA
  • 1篇DOMINA...
  • 1篇OVERLA...

机构

  • 1篇西安交通大学
  • 1篇西安电子科技...
  • 1篇计算机软件新...

作者

  • 1篇张盼盼
  • 1篇黄健斌
  • 1篇孙鹤立

传媒

  • 1篇计算机研究与...
  • 1篇Chines...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2014
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
Detecting overlapping communities in networks via dominant label propagation被引量:10
2015年
Community detection is an important methodology for understanding the intrinsic structure and function of a realworld network. In this paper, we propose an effective and efficient algorithm, called Dominant Label Propagation Algorithm(Abbreviated as DLPA), to detect communities in complex networks. The algorithm simulates a special voting process to detect overlapping and non-overlapping community structure in complex networks simultaneously. Our algorithm is very efficient, since its computational complexity is almost linear to the number of edges in the network. Experimental results on both real-world and synthetic networks show that our algorithm also possesses high accuracies on detecting community structure in networks.
孙鹤立黄健斌田勇强宋擒豹刘怀亮
融合语义特征的移动对象轨迹预测方法被引量:7
2014年
提出一种融合语义特征的移动对象轨迹预测方法.该方法首先将用户的地理位置轨迹转化成语义轨迹,挖掘出语义模式集,同时在语义轨迹中分析用户的移动行为和规律,将具有相似语义行为的用户进行聚类,并挖掘出每个聚类的地理模式集.然后,基于挖掘到的用户个体语义模式集和相似用户地理模式集,构造用来索引和局部匹配的模式树STP-Tree和SLP-Tree.通过对STP-Tree和SLP-Tree的索引和局部匹配,引入一个加权函数实现给定对象运动的语义位置预测.此方法在传统的地理模式预测方法的基础上融合语义特征,可以有效地提取用户的语义活动行为,克服地理位置点特征的局限.在大量真实和人工轨迹数据集上的实验结果表明:该方法的预测准确率较传统方法均有显著提高.
黄健斌张盼盼皇甫学军孙鹤立
关键词:轨迹预测语义特征模式树
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